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建模与仿真
1.基于变分模态VMD的时序信号分解模型
2.基于多元变分模式MVMD的时序信号分解模型
3.基于经验模态EMD的时序信号分解模型
4.基于集合经验模态EEMD的时序信号分解模型
5.基于互补集合经验模态CEEMD的时序信号分解模型
6.基于完全自适应噪声集合经验模态CEEMDAN的时序信号分解模型
7.基于快速集合经验模态FEEMD的时序信号分解模型
8.基于改进的自适应噪声完备集合经验模态的时序信号分解模型
9.基于局域均值LMD的时序信号分解模型
10.基于鲁棒性局部均值RLMD的时序信号分解模型
信号分解是将一个复杂的信号分解为其组成部分或成分的过程。这个过程可以通过不同的数学方法和技术来实现
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时间序列预测
1.基于神经网络BP的时间序列预测（单变量）
2.基于RBF神经网络的时间序列预测（单变量）
3.基于随机森林RF的时间序列预测（单变量）
4.基于卷积神经网络CNN的时间序列预测（单变量）
5.基于长短期记忆神经网络时间LSTM的序列预测（单变量）
6.基于双向长短期记忆神经网络BiLSTM的时间序列预测（单变量）
7.基于门控循环单元时间GRU的序列预测（单变量）
8.基于卷积长短期记忆神经网络CNN-LSTM的时间序列预测（单变量）
9.基于卷积双向长短期记忆CNN-BiLSTM的神经网络时间序列预测（单变量）
10.基于卷积门控循环CNN-GRU的单元时间序列预测（单变量）
11.基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（单变量）
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数据回归算法
1.基于神经网络BP的回归预测（多变量单输出）
2.基于RBF神经网络的回归预测（多变量单输出）
3.基于随机森林RF的回归预测（多变量单输出）
4.基于卷积神经网络CNN的回归预测（多变量单输出）
5.基于长短期记忆神经网络时间LSTM的序列预测（多变量单输出）
6.基于双向长短期记忆神经网络BiLSTM的回归预测（多变量单输出）
7.基于门控循环单元时间GRU的序列预测（多变量单输出）
8.基于卷积长短期记忆神经网络CNN-LSTM的回归预测（多变量单输出）
9.基于卷积双向长短期记忆CNN-BiLSTM的神经网络回归预测（多变量单输出）
10.基于卷积门控循环CNN-GRU的单元回归预测（多变量单输出）
11.基于遗传算法优化BP神经网络的回归预测（多变量单输出）
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故障诊断
1.基于神经网络BP的分类模型（多变量单输出）
2.基于RBF神经网络的分类模型（多变量单输出）
3.基于随机森林RF的分类模型（多变量单输出）
4.基于卷积神经网络CNN的分类模型（多变量单输出）
5.基于长短期记忆神经网络时间LSTM的序列预测（多变量单输出）
6.基于双向长短期记忆神经网络BiLSTM的分类模型（多变量单输出）
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8.基于卷积长短期记忆神经网络CNN-LSTM的分类模型（多变量单输出）
9.基于卷积双向长短期记忆CNN-BiLSTM的神经网络分类模型（多变量单输出）
10.基于卷积门控循环CNN-GRU的单元分类模型（多变量单输出）
11.基于遗传算法优化BP神经网络的分类模型（多变量单输出）
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